適合初學者的 15 個有趣的 AI 項目創意

隨著該領域的最新發展，人工智能 (AI) 的職業生涯似乎很光明。

從 IT、製造和汽車到國防、金融和內容創作，幾乎所有行業都在利用人工智能來謀取利益，

因此，如果您想在 AI 領域建立自己的職業生涯，那麼現在就開始吧。 由於實踐經驗是學習技能的最佳方式，因此您可以通過不同的項目來學習 AI 和相關技能，例如編程和使用工具和技術。

它將教您人工智能如何實時幫助人們和企業，並幫助您獲得該領域的知識，以推進您在人工智能領域的職業生涯。 為此，如果您具備以下技能知識，將大有裨益：

• 編程語言，如 Python、R、Java、MATLAB 和 Perl
• 機器學習算法，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、K-means、KNN、SVM 和決策樹
• 數據分析基礎知識和工具，如 Apache Spark
• 人工神經網絡 (ANN) 可以模仿人類的大腦功能來解決應用程序中的手寫、面部和模式識別問題
• 痙攣神經網絡 (CNN) 基礎知識
• 基於 Unix 的工具，如 Sort、AWK 和正則表達式。

現在，讓我們快速發現一些有趣的 AI 項目。

基礎人工智能項目

手寫數字識別

目標：構建一個可以藉助人工神經網絡識別手寫數字的系統

問題：人類書寫的數字和字符由各種形狀、大小、曲線和样式組成，對於兩個人來說並不完全相同。 因此，在過去，將書面字符或數字轉換為數字格式對計算機來說是一項挑戰。 他們也曾經在解釋紙質文檔上的文本時遇到困難。

儘管幾乎每個行業都在迅速採用數字化，但某些領域仍然需要文書工作。 這就是為什麼我們需要技術來簡化計算機的這個過程，以便它們能夠識別紙上的人類文字。

解決方案：使用人工神經網絡可以構建手寫數字識別系統來精確解釋一個人繪製的數字。 為此，使用卷積神經網絡 (CNN) 來識別紙上的數字。 該網絡有一個 HASYv2 數據集，包含來自 369 個不同分類的 168,000 張圖像。

應用：除了紙張，手寫數字識別系統還可以從照片、觸摸屏設備和其他來源讀取數學符號和手寫樣式。 該軟件具有各種應用程序，例如銀行支票身份驗證、閱讀填寫的表格和快速記筆記。

車道線檢測

目標：創建一個系統，可以連接自動駕駛車輛和跟隨機器人，幫助他們實時檢測道路上的車道線。

問題：毫無疑問，自動駕駛汽車是使用深度學習技術和算法的創新技術。 它們為汽車行業創造了新的機會，並減少了對人類駕駛員的需求。

但是，如果駕駛自動駕駛汽車的機器沒有經過適當的培訓，可能會在道路上造成風險和事故。 在訓練機器時，其中一個步驟是讓系統學習如何檢測道路上的車道，這樣它就不會進入另一條車道或與其他車輛發生碰撞。

解決方案：為了解決這個問題，使用 Python 中的計算機視覺概念構建一個系統。 它將幫助自動駕駛汽車正確檢測車道線，並確保它在應有的道路上行駛，而不會給其他人帶來風險。

您可以使用 OpenCV 庫——一個優化的庫，專注於像這樣的實時使用來檢測車道線。 該庫包括支持 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 平台的 Java、Python 和 C++ 接口。

此外，必須找到車道兩側的標記。 您可以使用 Python 中的計算機視覺技術來查找自動駕駛汽車應該行駛的車道。 您還必須找到車道上的白色標記，並使用框架遮罩和 NumPy 陣列遮罩其餘對象。 Nest，應用霍夫線變換最終檢測車道線。 此外，您還可以使用其他計算機視覺方法（例如顏色閾值法）來識別車道線。

應用：車道線檢測被自動駕駛汽車（如汽車和跟隨機器人）實時使用。 它還有助於賽車遊戲行業。

肺炎檢測

目標：使用卷積神經網絡 (CNN) 和 Python 構建一個 AI 系統，可以從患者的 X 射線圖像中檢測肺炎

問題：肺炎仍然是一種威脅，在許多國家奪去了生命。 問題在於，一般情況下，X射線圖像用於檢測肺炎、癌症、腫瘤等疾病，可見度低，評估效率低下。 但如果進行適當的治療，死亡率可以顯著降低。

此外，肺炎的位置、形狀和大小可能有很大差異，其目標輪廓變得非常模糊。 它增加了檢測和準確性問題。 這讓我們開發了一種技術，可以以最佳的準確度及早識別肺炎，以提供適當的治療並挽救生命。

解決方案：軟件解決方案將針對肺炎或其他疾病的大量細節進行訓練。 當用戶分享他們與健康相關的問題和症狀時，該軟件可以處理信息並對照其數據庫檢查與這些細節相關的可能性。 它可以使用數據挖掘來提供與患者詳細信息相對應的最精確的疾病。

通過這種方式，可以檢測到患者的疾病，並且他們可以得到適當的治療。 為了設計軟件，您必須通過分析和比較確定最有效的 CNN 模型，以使用特徵提取從 X 射線圖像中實現肺炎檢測。 接下來介紹不同模型及其分類器，以提出最合適的分類器，並評估最佳 CNN 模型以檢查其性能。

應用：該人工智能項目有利於醫療保健領域檢測肺炎、心髒病等疾病，並為患者提供醫療諮詢。

聊天機器人

目標：使用 Python 構建聊天機器人以將其嵌入網站或應用程序中

問題：消費者在使用應用程序或網站時需要優質的服務。 如果他們有一個無法找到答案的查詢，他們可能會對該應用程序失去興趣。 因此，如果您正在構建網站或應用程序，您必須為您的用戶提供最優質的服務，這樣您就不會失去他們並影響您的底線。

解決方案：聊天機器人是一種可以通過文本或語音（如 Alexa）在機器人 (AI) 和人類之間實現自動對話的應用程序。 它 24/7 全天候幫助用戶進行查詢、導航、個性化用戶體驗、促進銷售，並提供對客戶行為和需求的更深入洞察，以幫助您塑造產品和服務。

對於這個 AI 項目，您可以使用可以在許多網站上找到的簡單版本的聊天機器人。 確定它們的基本結構以開始構建類似的結構。 一旦你完成了一個簡單的聊天機器人，你就可以轉向高級聊天機器人。

為了創建聊天機器人，使用自然語言處理 (NLP) 等人工智能概念使算法和計算機能夠通過各種語言理解人類交互並處理這些數據。 它分解音頻信號和人類文本，然後以機器可理解的語言分析和轉換數據。 您還需要不同的預訓練工具、軟件包和語音識別工具來創建智能且響應迅速的聊天機器人。

應用：聊天機器人在企業部門的客戶服務、IT 服務台、銷售、營銷和人力資源方面非常有用。 從電子商務、教育技術、房地產到金融和旅遊業，各個行業都使用聊天機器人。 亞馬遜 (Alexa)、Spotify、萬豪國際、必勝客、萬事達卡等頂級品牌利用聊天機器人。

推薦系​​統

目標：借助人工神經網絡、數據挖掘、機器學習和編程，為客戶構建產品、視頻和音樂流等的推薦系統。

問題：所有領域的競爭都非常激烈，無論是電子商務還是娛樂領域。 要想脫穎而出，您必須多跑幾英里。 如果您提供目標客戶正在尋找的東西，但沒有措施引導他們到您的商店或推薦您的產品，那麼您就會在桌面上留下大量現金。

解決方案：使用推薦系統可以有效地吸引更多訪問者訪問您的網站或應用程序。 您可能已經觀察到，像亞馬遜這樣的電子商務平台會提供您在互聯網上搜索過的產品推薦。 當您打開 Facebook 或 Instagram 時，您會看到類似的產品。 這就是推薦系統的工作原理。

要構建此系統，您需要瀏覽歷史記錄、客戶行為和隱式數據。 數據挖掘和機器學習技能對於根據客戶的興趣產生最合適的產品推薦是必要的。 您還需要使用 R、Java 或 Python 進行編程並利用人工神經網絡。

應用：推薦系統在亞馬遜、eBay 等電子商務商店、Netflix 和 YouTube 等視頻流服務、Spotify 等音樂流服務等中找到了大量應用。 它有助於增加產品覆蓋面、潛在客戶和客戶數量、跨各種渠道的可見性以及整體盈利能力。

中級人工智能項目

火災探測

目標：使用 CNN 構建一個火災探測系統，用於與計算機視覺和圖像分類相關的任務

問題：住宅和商業建築中的火災很危險。 如果不能及時發現火災，可能會導致大量生命和財產損失。 野火變得越來越頻繁； 因此，需要定期監測以保護野生動物和自然資源。

解決方案：構建一個可以在早期檢測室內和室外火災並確定其準確位置的系統可以幫助在火災造成任何傷害之前將其撲滅。 通過監控攝像頭改進了火災探測系統。

為此，使用了 CNN 和計算機視覺等 AI 技術以及 OpenCV 等工具。 它需要復雜的圖像處理和雲計算。 該系統可以用來分析來自攝像機的可見光和紅外圖像。 它還必須識別煙霧，將其與霧區分開來，並迅速提醒人們。

應用：人工智能驅動的火災探測可用於探測森林火災，以保護自然資源、動植物以及家庭和企業建築。

基於語音的虛擬助理

目標：構建具有語音功能的應用程序來幫助用戶

問題: 網絡龐大，有許多產品和服務，客戶可能會感到不知所措。 此外，人們很忙，在各個領域都需要幫助，即使是日常工作也是如此。

解決方案：今天，需要基於語音的虛擬助手來簡化用戶的生活。 人們可以將 Alexa 和 Siri 等這些應用程序用於娛樂目的、搜索在線產品和服務，以及執行日常任務以提高生產力。

為了構建這個系統，NLP 被用來理解人類語言。 系統將聽到語音，將其轉換為機器語言，並將命令保存在其數據庫中。 它還將識別用戶執行相應任務的意圖，並可能使用文本到語音或語音到文本工具。

應用：基於語音的虛擬助手用於在互聯網上查找相關項目、播放音樂、電影和娛樂視頻、設置提醒、編寫快速筆記、激活和停用家用電器等。

抄襲檢查器

目標：創建一個系統，可以使用人工智能檢查文檔是否存在抄襲或複制

問題：內容重複是一種疾病，必須對其進行監控和根除。 對於企業而言，這會導致聲譽受損和搜索引擎排名不佳。 事實上，由於版權，人們也可能因抄襲而受到懲罰。 因此，有必要為企業和教育機構識別抄襲內容。

解決方案：AI 概念用於構建抄襲檢查工具，以檢測文檔中的重複。 在這個項目中，Python Flask 或文本挖掘可用於使用稱為 Pinecone 的矢量數據庫來檢測抄襲。 它還可以顯示抄襲百分比。

應用：抄襲檢查器對內容創作者、博主、編輯、出版商、作家、自由職業者和教育工作者有很多好處。 他們可以用它來檢查是否有人偷了他們的作品並使用它，而編輯可以分析作者提交的文章，並確定它是獨一無二的還是從某個地方復制的。

面部表情檢測

目標：構建一個可以使用人工智能通過面部特徵預測或識別人類情緒的應用程序

問題：理解人類情感具有挑戰性。 幾十年來，人們對面部情緒進行了大量研究。 在人工智能出現之前，結果無處不在。

解決方案：人工智能可以使用深度學習和 CNN 等概念通過面部幫助分析人類情感。 深度學習可用於構建軟件來識別面部表情並通過實時檢測人類的核心情緒（如幸福、悲傷、恐懼、憤怒、驚訝、厭惡、中性等）來解釋面部表情。

該系統將能夠提取面部特徵和分類表情。 CNN 可以做到這一點，並且還會區分好壞情緒，以檢測個人的行為和思維模式。

應用：面部表情檢測系統可以被機器人用來改善人際互動並為用戶提供適當的幫助。 它們還可以幫助自閉症兒童、失明者、監控駕駛員安全注意標誌等。

翻譯申請

目標：使用人工智能構建翻譯應用程序

問題：世界上有數千種語言。 儘管英語是一種全球語言，但並不是每個人在世界的每個地方都能理解它。 如果您想與來自其他國家但說您不懂的語言的人開展業務，那就有問題了。 同樣，如果您前往其他國家/地區，您可能會遇到類似的問題。

解決方案：如果你能翻譯別人所說或所寫的內容，這將有助於你與他們建立更深的聯繫。 為此，您可以使用翻譯器，例如 Google Translate。 但是，您可以使用 AI 從澱粉中構建自己的應用程序。

為此，您可以利用 NLP 和 Transformer 模型。 轉換器將從句子中提取特徵，以確定每個單詞及其意義，從而使句子具有完整的意義。 它將從頭到尾對單詞進行編碼和解碼。 為此，加載一個預先訓練的基於 Python 的轉換器模型將對您有所幫助。 您還可以使用 GluonNLP 庫，然後加載和測試數據集。

應用程序：翻譯器應用程序用於翻譯不同的語言，用於商務、旅行、博客等目的。

高級人工智能項目

簡歷解析器

目標：使用人工智能構建軟件，可以瀏覽大量簡歷並幫助用戶選擇理想的簡歷

問題：在招聘過程中，專業人士花費大量時間一份一份地翻閱大量簡歷，以尋找合適的職位候選人。 這是耗時且低效的。 雖然它可以通過關鍵字匹配實現自動化，但它有很多缺點。 知道這個程序的候選人會添加更多的關鍵詞來入圍，而其他人即使擁有所需的技能也會被拒絕。

解決方案：可以使用簡歷解析器自動瀏覽大量簡歷並找到適合工作角色的人。 它將幫助您高效地完成這項工作，節省時間和精力，同時讓您可以選擇具有所需技能的候選人。

AI 和 ML 可以幫助您構建應用程序以選擇合適的候選人，同時過濾掉其餘的候選人。 為此，您可以使用 Kaggle 上的簡歷數據集，其中包含兩列 - 簡歷信息和職位。 您還可以使用 NLTK（一個基於 Python 的庫）來構建聚類算法以匹配技能。

應用：簡歷解析器用於招聘過程，可供企業和教育機構使用。

人臉識別應用

目標：使用 ANN、CNN、ML 和深度學習構建具有人臉識別功能的應用程序

問題：隨著可以滲透到系統和數據中的網絡安全風險不斷增加，身份盜用問題變得很嚴重。 它可能會導致隱私問題、數據洩露以及對個人和企業的聲譽損害。

解決方案：面部特徵等生物識別技術是獨一無二的，因此組織和個人可以使用它們來保護他們的系統和數據。 面部識別系統可以幫助驗證用戶，確保只有經過授權和驗證的用戶才能訪問系統、網絡、設施或數據。

您需要高級 ML 算法、數學函數以及 3D 圖像處理和識別技術來構建此解決方案。

應用：在智能手機和其他設備中用作安全鎖和組織設施和系統，以確保數據隱私和安​​全。 它還被身份和訪問管理 (IAM) 提供商、國防部門等使用。

遊戲

目標：使用人工智能概念創建視頻遊戲

問題：視頻遊戲行業正在擴大，遊戲玩家變得越來越先進。 因此，在您繼續推動銷售的同時，不斷需要發展並提供引人注目的有趣遊戲。

解決方案：人工智能概念用於創建各種遊戲應用程序，如國際象棋、蛇類游戲、賽車、程序遊戲等。 它可以使用聊天機器人、語音識別、NLP、圖像處理、數據挖掘、CNN、機器學習等許多技能來創建逼真的視頻遊戲。

應用：人工智能用於創建各種視頻遊戲，如 AlphaGo、深藍、恐懼、光環等。

銷售預測器

目標：創建可以預測企業銷售額的軟件

問題：處理多種產品的企業在管理和跟踪每種產品的銷售數據方面面臨困難。 他們還發現難以追踪庫存並重新提供售罄的產品。 結果，他們可能無法為用戶提供合適的產品，從而降低客戶體驗。

解決方案：構建銷售預測工具可以幫助您預測每日、每週或每月的平均銷售數字。 通過這種方式，您可以了解產品的性能並按時庫存更多商品以滿足客戶需求。

為此，您可以利用機器學習算法、數據分析、大數據等技能，使軟件能夠準確預測銷售。

應用：電子商務商店、零售商、分銷​​商和其他處理大量產品的企業使用它。

自動化系統

目標：創建一個軟件解決方案，可以自動化某些任務以提高生產力

問題：重複的手工工作非常耗時。 這些不僅乏味，而且會降低生產力。 因此，需要構建一個可以自動執行不同任務的系統，例如安排呼叫、考勤、自動更正、處理交易等。

解決方案：使用 AI 可讓您構建可自動執行此類任務的軟件，以幫助提高用戶生產力並將時間專用於更關鍵的任務。 它還可以提供及時通知，以便您可以按時完成任務。 構建這個系統需要 NLP、面部識別、計算機視覺等技能。

應用：使用人工智能的自動化被廣泛用於為銀行、金融、醫療保健、教育和製造等各種規模的企業構建生產力工具。

結論

我希望你會發現這些 AI 項目很有趣，並且可以擴展你在人工智能和其他相關概念（如數據科學、機器學習、NLP 等）方面的知識。它還將幫助你提高編程和使用工具和技術的技能。項目。

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